#!/bin/bash
DATASET="conll"
SERVER=107
DEVICE="cuda:0"
BATCH_SIZE=32
LAMBDA3=0.8
kd_weight=2.5
self_weight=0.0
pre_model_path="/home/livosr/pythonproject/cnrc/conll03_results/fg2_pg1/2023-11-0300:40:36/task_0"

for kd_weight in $(seq 2.0 0.2 4.0)
do
python3 main.py --use_con True \
--use_con_pseudo True \
--use_self_entropy True \
--use_kd True \
--use_kd_weight False \
--use_ce_pseudo True \
--device $DEVICE \
--dev_relabel True \
--use_memory False \
--use_data_enhance False \
--batch_size $BATCH_SIZE \
--server $SERVER \
--use_output_sim True \
--lambda3 $LAMBDA3 \
--dataset $DATASET \
--fg 2 \
--pg 1 \
--start_task 1 \
--pre_model_path $pre_model_path \
--self_weight $self_weight \
--kd_weight $kd_weight \
--training_evaluate True \
--debug False \
--notes "lambda3=${LAMBDA3} 使用伪标签对比学习，使用伪标签作对比学习参照，使用自熵，使用kl权重，使用伪标签交叉熵，self_weight=${self_weight}, kd_weight=${kd_weight}，dev重标记，不使用memory, 不使用数据增强"
done



